歐盟執委會(European Commission, EC)於2021年6月21日發布2021歐洲創新計分板報告(European Innovation Scoreboard 2021, EIS),其以「整體架構條件」(Framework conditions)、「投資」、「創新活動」和「影響力」(Impacts)四大評比指標,其下再細分為12個次標和32個子標,次標例如人力資源、企業創新、就業影響力等;子標則例如政府部門研發創新支出、企業專業職能訓練、專利與商標申請、高科技產品出口等。相較於2020年創新計分板報告的10個次標和27個子標,本次新增2個次標為列屬在「投資」下的資通訊運用(Use of information technologies),以及在「影響力」下的環境永續。資通訊使用廣度又可分為(1)企業是否提供教育訓練以提升員工的資通訊技能、(2)是否聘用資通訊專家。而環境永續下又可細分為(1)資源生產力(Resource productivity)、(2)產業排放PM2.5狀況、(3)環境相關技術發展狀況;以上即為今年新增的5項子標。
歐洲計分板依前述指標將歐盟會員國創新表現分為四組,2021年綜合創新能力分別為:(1)創新領導者(Innovation Leaders):包含瑞典、芬蘭、丹麥、比利時,為創新表現大於歐盟成員國平均創新度,且超過25%以上者;(2)優秀創新者(Strong Innovators):包含荷蘭、德國、盧森堡、奧地利、法國等,創新表現大於歐盟成員國平均但不超過25%者;(3)中等創新者(Moderate Innovators):包含義大利、馬爾他、西班牙、葡萄牙等國,其創新表現小於歐盟平均者;以及最後一組(4)新興創新者(Emerging Innovators):包含匈牙利、波蘭、羅馬尼亞等,為創新表現低於歐盟平均之70%。其中第四組新興創新者為新名稱,以取代2020年的適度創新者(Modest Innovators),且今年共有7個國家落入第四組,相比2020年的2個國家還要增加許多。
此外,在各特定領域上,該報告亦有對不同國家進行排名。例如在數位化領域,表現最好者為丹麥、芬蘭、荷蘭。在企業投資部分,以德國、瑞典和比利時為最佳。而在全球綜合創新表現上,歐盟綜整OECD和世界銀行的數據分析,南韓為創新表現最佳,其次才是加拿大、澳洲、美國、日本和歐盟。歐盟於2020年之創新排名領先美國,但在2020年到2021年之間,美國之中小企業產品與流程創新大幅增長至2020年的兩倍,故創新排名從第6進步到第4。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
於2015年10月19日,經濟合作與發展組織(OECD)發布最新2015年OECD科學、科技與產業計分板(OECD Science, Technology and Industry Scoreboard 2015),此份報告指出,各國政府應增加對於創新研發的投資,以發展工業、醫療、資通訊產業的新領域科技,也將為氣候變化等全球性挑戰提供急需的解決措施。該報告數據顯示,美國、日本和韓國在新一代突破性科技方面具領先地位,即智慧製造材料、健康、資通訊技術這些有潛力改變現有進程的領域,尤其是韓國,最近在這些領域獲得了重大進展。自2000年以來,韓國的公共研發支出增加二倍之多,2014年GDP佔比達1.2%。反觀,許多發達經濟體的公共研發支出卻停滯不前,2014年OECD經濟體公共研發GDP佔比平均水平低於0.7%。 於2010-12年間,在智慧製造材料、健康和新一代資通訊技術領域,在歐洲和美國申請專利家族(patent families)中,美國、日本和韓國共佔到65%以上,接著是德國、法國與中國。2005-07年,韓國在這三個領域的專利家族申請數表現出最為強勁。在資通訊技術領域,韓國正致力於推動智慧聯網技術,歐盟是量子計算,中國則是巨量資料。於2013年OECD國家總研發支出實際增長了2.7%,達1.1萬億美元,但其GDP佔比與2012年相同,為2.4%。這一增長主要來自企業研發投入,而政府研發投入受到了預算合併等措施的影響。創新不止依靠研發上的投入,也依靠互補性資產,如軟體、設計和人力資本,即知識資本(knowledge-based capital, KBC)。知識資本投入已證實可抵抗經濟危機的衝擊,且2013年的數據表明各個經濟行業都增加了對知識資本的投入。但自2010年以來,許多發達國家政府資助或實施的研發減少或停滯不前。OECD警示,研發支出的減少對許多發達經濟體科技研發系統的穩定產生了威脅。鑑於OECD國家70%的研發來自企業部門,也傾向於關注特定應用程序的開發,從而改進先前的OECD計分版本,此份報告強調政府有必要保持對更具開放性的“基礎研究”的投入,始能激發與一些潛在用戶相關的新發現與新發明。
英國Ofcom對媒體多元性標準徵求公眾意見2011年3月,英國文化、奧運、媒體與體育大臣(Secretary of State for Culture, Olympics, Media and Sport)Jeremy Hunt原已同意跨國媒體集團News Corporation併購英國天空廣播公司British Sky Broadcasting Group(BSkyB)並進行後續之審議流程。但在同年7月爆出News Corporation旗下的英國世界新聞報竊聽醜聞後,News Corporation立即取消該項併購申請。 在此一事件影響下,Jeremy Hunt要求英國電信主管機關Ofcom(Office of communications)對於跨媒體多元性管制架構進行檢討。現行媒體多元性管制主要在於同媒體之間合併必須通過公眾利益測試(public interest test),並有國家跨媒體所有權限制。Ofcom徵求意見如下: 1.跨平台媒體多元性如何測量,推荐最好方法為何? 2.在新聞市場中可否設定一絕對的市場佔有率限制? 3.在沒有合併案件的情形下,是否有其他事件可引發媒體多元性的持續追蹤、誰以及如何進行追蹤? 4.媒體多元性測量是否包含網站? 5.測量是否包含BBC? Ofcom將於2011年11月18日截止收件,並於2012年初提出修改之方向。
美國聯邦貿易委員會(FTC)提議加強兒童隱私規則,以進一步限制企業將兒童的資訊用來營利美國聯邦貿易委員會(Federal Trade Commission, FTC)於2023年12月對《兒童線上隱私保護規則》(Children's Online Privacy Protection Rule, COPPA Rule)提出修法草案,並於2024年1月11日公告60日供公眾意見徵詢。 FTC依據兒童線上隱私保護法(Children's Online Privacy Protection Act, COPPA)第6502節授權,訂定COPPA Rule,並於2000年通過生效,要求網站或提供線上服務的業者在蒐集、使用或揭露13歲以下兒童的個人資訊之前必須通知其父母,並獲得其同意。本次提議除了限制兒童個人資訊的蒐集,亦限制業者保留此些資訊的期間,並要求他們妥善保存資料,相關規定如下: (1)置入固定式廣告時需經認證:COPPA所涵蓋的網站和線上服務業者現在需要獲得兒童父母的同意並取得家長的授權才能向第三方(包括廣告商)揭露資訊,除非揭露資訊是線上服務所不可或缺之部分。且因此獲悉的兒童永久身分識別碼(persistent identifier)也僅止於網站內部利用而已,業者不能將其洩漏予廣告商以連結至特定個人來做使用。 (2)禁止以蒐集個資作為兒童參與條件:在蒐集兒童參與遊戲、提供獎勵或其他活動的個資時,必須在合理必要的範圍內,且不能用個資的蒐集作為兒童參與「活動」的條件,且對業者發送推播通知亦有限制,不得以鼓勵上網的方式,來蒐集兒童的個資。 (3)將科技運用於教育之隱私保護因應:FTC提議將目前教育運用科技之相關指南整理成規則,擬訂的規則將允許學校和學區授權教育軟硬體的供應商將科技運用於蒐集、使用和揭露學生的個資,但僅限使用於學校授權之目的,不得用於任何商業用途。 (4)加強對安全港計畫的說明義務:COPPA原先有一項約款,內容是必須建立安全港計畫(Safe Harbor Program),允許行業團體或其他機構提交自我監督指南以供委員會核准,以執行委員會最終定案的防護措施,此次擬議的規則將提高安全港計畫的透明度和說明義務,包括要求每個計畫公開揭露其成員名單並向委員會報告附加資訊。 (5)其它如強化資訊安全的要求以及資料留存的限制:業者對於蒐集而來的資訊不能用於次要目的,且不能無限期的留存。 FTC此次對COPPA Rule進行修改,對兒童個人資訊的使用和揭露施加新的限制,除了將兒童隱私保護的責任從孩童父母轉移到供應商身上,更重要的是在確保數位服務對兒童來說是安全的,且亦可提升兒童使用數位服務的隱私保障。
因應使用「生成式AI(Generative AI)」工具的營業秘密管理強化建議2024年7月1日,美國實務界律師撰文針對使用生成式AI(Generative AI)工具可能導致的營業秘密外洩風險提出營業秘密保護管理的強化建議,其表示有研究指出約56%的工作者已經嘗試將生成式AI工具用於工作中,而員工輸入該工具的資訊中約有11%可能包含公司具有競爭力的敏感性資訊或客戶的敏感資訊,以Chat GPT為例,原始碼(Source Code)可能是第二多被提供給Chat GPT的機密資訊類型。系爭機密資訊可能被生成式AI工具提供者(AI Provider)用於訓練生成式AI模型等,進而導致洩漏;或生成式AI工具提供者可能會監控和存取公司輸入之資訊以檢查是否有不當使用,此時營業秘密可能在人工審查階段洩漏。 該篇文章提到,以法律要件而論,生成式AI有產生營業秘密之可能,因為營業秘密與著作權和專利不同之處在於「發明者不必是人類」;因此,由生成式 AI 工具協助產出的內容可能被視為營業秘密,其範圍可能包括:公司的內部 AI 平台、基礎的訓練算法和模型、輸入參數和輸出結果等。惟基於目前實務上尚未有相關案例,故生成式AI輸出結果在法律上受保護的範圍與條件仍需待後續的判例來加以明確。 實務專家提出,即使訴訟上尚未明確,企業仍可透過事前的管理措施來保護或避免營業秘密洩露,以下綜整成「人員」與「技術」兩個面向分述之: 一、人員面: 1.員工(教育訓練、合約) 在員工管理上,建議透過教育訓練使員工了解到營業秘密之定義及保護措施,並告知向生成式AI工具提供敏感資訊的風險與潛在後果;培訓後,亦可進一步限制能夠使用AI工具的員工範圍,如只有經過培訓及授權之員工才能夠存取這些AI工具。 在合約方面,建議公司可與員工簽訂或更新保密契約,納入使用生成式AI的指導方針,例如:明確規定禁止向生成式AI工具輸入公司營業秘密、客戶數據、財務信息、未公開的產品計劃等機密資訊;亦可增加相關限制或聲明條款,如「在生成式AI工具中揭露之資訊只屬於公司」、「限制公司資訊僅能存儲於公司的私有雲上」等條款。 2.生成式AI工具提供者(合約) 針對外部管理時,公司亦可透過「終端使用者授權合約(End User License Agreement,簡稱EULA)」來限制生成式AI工具提供者對於公司在該工具上「輸入內容」之使用,如輸入內容不可以被用於訓練基礎模型,或者該訓練之模型只能用在資訊提供的公司。 二、技術方面: 建議公司購買或開發自有的生成式AI工具,並將一切使用行為限縮在公司的私有雲或私有伺服器中;或透過加密、防火牆或多種編碼指令(Programmed)來避免揭露特定類型的資訊或限制上傳文件的大小或類型,防止機密資訊被誤輸入,其舉出三星公司(Samsung)公司為例,三星已限制使用Chat GPT的用戶的上傳容量為1024位元組(Bytes),以防止輸入大型文件。 綜上所述,實務界對於使用生成式AI工具可能的營業秘密風險,相對於尚未可知的訴訟攻防,律師更推薦企業透過訴訟前積極的管理來避免風險。本文建議企業可將前述建議之作法融入資策會科法所創意智財中心於2023年發布「營業秘密保護管理規範」中,換言之,企業可透過「營業秘密保護管理規範」十個單元(包括從最高管理階層角色開始的整體規劃建議、營業秘密範圍確定、營業秘密使用行為管理、員工管理、網路與環境設備管理、外部活動管理,甚至是後端的爭議處理機制,如何監督與改善等)的PDCA管理循環建立基礎的營業秘密管理,更可以透過上述建議的做法(對單元5.使用管理、單元6.1保密約定、單元6.4教育訓練、單元7.網路與環境設備管理等單元)加強針對生成式AI工具之管理。 本文同步刊登於TIPS網站(https://www.tips.org.tw)